[發明專利]一種信道狀態信息圖像去噪方法及室內定位模型

有效

• 申請號: 202110171211.1
• 申請日: 2021-02-08
• 公開（公告）號: CN112801910B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 王韋剛;許晨東;張云偉
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/30;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 顏盈靜

本發明公開了一種信道狀態信息圖像去噪方法及室內定位模型，包括：去噪自編碼器，用于得到去噪后的信道狀態信息圖像；定位網絡，用于根據去噪后的信道狀態信息圖像進行室內定位；去噪自編碼器包括一伯努利采樣模塊，用于將輸入信道狀態信息圖像進行伯努利采樣，得到圖像對；多個編碼塊，用于將圖像對編碼成隱層表示；多個解碼塊，用于將隱層表示解碼成干凈圖像；去噪自編碼器重建輸入圖片；定位網絡來進行室內定位，能有效利用低等級特征來提高定位性能，并且能夠加強定位網絡的信息流動，緩解過擬合。

技術領域

本發明屬于智能信息處理技術領域，具體涉及一種信道狀態信息圖像去噪方法及室內定位模型。

背景技術

隨著移動通信技術的發展和智能終端的普及，人們對于基于位置的服務提出了迫切的需求。室內定位技術有著廣泛地應用，例如室內導航，人流量監測以及軌跡追蹤等。由于WiFi設備已經大規模部署，因此基于信道狀態信息的室內定位技術有望成為一種商用技術。隨著深度學習的發展，卷積神經網絡能夠有效地提取圖像特征并分類，因此信道狀態信息被轉換成圖像，室內定位問題也被轉換為關于圖像分類的問題。

由于無線鏈路中總是存在高斯噪聲，這些在訓練樣本中的噪聲往往會導致過擬合以及網絡性能下降的問題，因此首先需要去除圖像中的噪聲。現有的大多數去噪方法需要使用包括噪聲圖像和干凈圖像的圖像對，然而干凈的信道狀態信息圖像很難去獲得。因此，只能從含有噪聲的信道狀態信息圖像中盡可能地恢復出干凈的信道狀態信息圖像。

如何設計適合于信道狀態信息圖像的神經網絡，仍然是一個有待研究的問題。

發明內容

本發明目的：為解決室內定位精度和準確率不高的問題，本發明提出了一種信道狀態信息圖像去噪方法及室內定位模型，通過去噪自編碼器去除信道狀態信息圖片中的高斯噪聲，將得到的干凈圖片輸入到殘差網絡的室內定位模型中，可以有效的提高定位精度及準確率。

技術方案：一種信道狀態信息圖像去噪自編碼器，依次包括：

一伯努利采樣模塊，用于將輸入信道狀態信息圖像進行伯努利采樣，得到圖像對；

多個編碼塊，用于將圖像對編碼成隱層表示；

多個解碼塊，用于將隱層表示解碼得到去噪后的圖像。

進一步的，所述的圖像對表示為其中：

其中，⊙表示逐元素相乘，b_m表示一個伯努利矩陣，每一個元素以概率p設為0，n表示輸入的信道狀態信息圖像。

進一步的，所述編碼塊包括：由一個部分卷積層和一個最大池化層組成的第一個編碼塊、由一個部分卷積層和一個最大池化層組成的第二編碼塊和由一個部分卷積層組成的第三編碼塊。

進一步的，所述解碼塊包括：由一個卷積層、一個上采樣層、一個卷積層以及兩個拼接操作組成的第一個解碼塊、由一個上采樣層、一個卷積層以及兩個拼接操作組成的第二解碼塊和由三個卷積層以及兩個拼接操作組成的第三解碼塊。

本發明還公開了一種信道狀態信息圖像去噪方法，包括以下步驟：

步驟1：構建并訓練去噪自編碼器，所述去噪自編碼器為一種信道狀態信息圖像去噪自編碼器；

步驟2：采集信道狀態信息數據，并將信道狀態信息數據轉化成RGB圖像；

步驟3：將RGB圖像輸入至去噪自編碼器，得到去噪后的圖像。

進一步的，步驟1中，去噪自編碼器采用均方差損失函數訓練：

其中，M表示M對圖像，表示需要去學習的去噪自編碼器，b_m表示一個伯努利矩陣，其中每一個元素以概率p設為0，和表示經過伯努利采樣后得到的圖像。